Microsoft Word Toan van NCKH 2010 Vinh doc TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG TRUNG TÂM THÔNG TIN TƯ LIỆU BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH GÓC NGHIÊNG CỦA ẢNH NGUYỄN T[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG TRUNG TÂM THÔNG TIN TƯ LIỆU - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH GÓC NGHIÊNG CỦA ẢNH NGUYỄN TRỌNG VINH ĐỒNG NAI, THÁNG 06/2011 TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG TRUNG TÂM THÔNG TIN TƯ LIỆU - - BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT HIỆU CHỈNH GÓC NGHIÊNG CỦA ẢNH Thực hiện: NGUYỄN TRỌNG VINH TRẦN ĐỨC TOÀN Chủ nhiệm đề tài: Huỳnh Cao Tuấn ĐỒNG NAI, THÁNG 06/2011 LỜI CẢM ƠN Chúng xin chân thành cảm ơn lãnh đạo Thầy Cô Trung tâm Thông tin Tư liệu – Đại học Lạc Hồng, nơi công tác, tạo điều kiện thuận lợi cho chúng tơi suốt thời gian hồn thành báo cáo Bên cạnh đó, chúng tơi gửi lời cảm ơn đến Ban Khảo thí – Đại học Lạc Hồng tạo điều kiện thuận lợi cho trình thực luận văn ứng dụng sản phẩm nghiên cứu vào thực tế Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình bạn bè, người ủng hộ động viên để yên tâm nghiên cứu hoàn thành báo cáo nghiên cứu khoa học Nguyễn Trọng Vinh, Trần Đức Toàn MỤC LỤC Trang LỜI CẢM ƠN i MỤC LỤC ii DANH MỤC HÌNH ẢNH iii MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TỐN PHÁT HIỆN GĨC NGHIÊNG VĂN BẢN 1.1 Xử lý ảnh số vấn đề xử lý ảnh 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Quá trình xử lý ảnh 1.1.2.1 Thu nhận ảnh 1.1.2.2 Tiền xử lý 1.1.2.3 Phân đoạn ảnh 1.1.2.4 Hệ định 1.1.2.5 Trích chọn đặc điểm 1.1.2.6 Nhận dạng 1.1.3 Một số vấn đề xử lý ảnh 1.1.3.1 Ảnh 1.1.3.2 Điểm ảnh 1.1.3.3 Mức xám 1.1.3.4 Các điểm láng giềng 1.1.3.5 Các điểm láng giềng 1.1.3.6 Đối tượng ảnh 10 1.1.3.7 Kỹ thuật phóng to, thu nhỏ ảnh 10 1.1.4 Tổng quan ảnh văn 11 1.2 Tổng quan tốn phát góc nghiêng văn 12 1.2.1 Góc nghiêng vai trị việc phát góc nghiêng văn 12 1.2.2 Phương pháp phân tích hình chiếu (Profile Projection) 12 1.2.2.1 Thuật toán Postl 14 1.2.2.2 Thuật toán Baird 14 1.2.2.3 Thuật toán Nakano 14 1.2.2.4 Nhận xét 15 1.2.3 Phương pháp phân tích dựa vào trọng tâm (Center of Gravity) 15 1.2.4 Phương pháp phân tích láng giềng (Nearest Neighbour Clustering) 19 1.2.4.1 Thuật toán Yue Lu Chew Lim Tan 20 1.2.4.2 Nhận xét 21 1.2.5 Phương pháp dùng phép tốn hình thái (Morphology) 22 1.2.5.1 Thuật toán L Najman 22 1.2.5.2 Nhận xét 24 1.2.6 Phương pháp dùng biến đổi Hough (Hough Transform) 24 1.2.6.1 Đường thẳng Hough tọa độ cực 24 1.2.6.2 Nhận xét 27 CHƯƠNG BIÊN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP DÒ BIÊN 28 2.1 Biên đối tượng ảnh 28 2.1.1 Biên kiểu biên ảnh 28 2.1.1.1 Biên lý tưởng 28 2.1.1.2 Biên dốc 29 2.1.1.3 Biên không trơn 30 2.1.2 Vai trò biên nhận dạng 31 2.2 Các phương pháp dò biên trực tiếp 32 2.2.1 Phương pháp Gradient 32 2.2.2 Phương pháp Laplace 34 2.3 Phương pháp dò biên tổng quát 34 2.3.1 Khái niệm chu tuyến 34 2.3.2 Phương pháp dò biên tổng quát 36 2.4 Một số phương pháp dò biên nâng cao 38 2.4.1 Phương pháp Canny 38 2.4.2 Phương pháp Shen – Castan 39 CHƯƠNG ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI HOUGH PHÁT HIỆN GÓC NGHIÊNG VĂN BẢN 40 3.1 Tiền xử lý phát góc nghiêng văn từ biên đối tượng 40 3.2 Xác định đường thẳng Hough trang văn 41 3.3 Áp dụng biến đổi Hough phát góc nghiêng văn 42 3.4 Thuật toán phát góc nghiêng văn 44 3.5 Chỉnh sửa góc nghiêng văn 51 CHƯƠNG XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM 53 4.1 Sơ đồ khối 53 4.2 Thiết kế chương trình 54 4.2.1 Module giao diện 54 4.2.2 Module chuyển đổi ảnh gốc biểu đồ mức xám 56 4.2.3 Module dò biên 58 4.2.4 Module biểu diễn biến đổi Hough 60 4.2.5 Module hiệu chỉnh góc nghiêng văn 61 4.3 Đánh giá kết 61 KẾT LUẬN 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Sơ đồ trình xử lý ảnh Hình 1.2 Ma trận láng giềng 10 Hình 1.3 Tổng quan trình tạo ảnh tài liệu 12 Hình 1.4 Đa giác đỉnh trọng tâm xác định 16 Hình 1.5 Hình chữ nhật ngoại tiếp ảnh văn thay cho đa giác 16 Hình 1.6 Ảnh đầu vào kết sau áp dụng thuật toán 17 Hình 1.7 Tìm điểm xa theo hướng ảnh 18 Hình 1.8 Trọng tâm xác định dựa vào điểm xa 18 Hình 1.9 Đường sở nối từ trọng tâm đến gốc tọa độ 18 Hình 1.10 Xác định góc nghiêng ảnh văn 18 Hình 1.11 Phân tích láng giềng 19 Hình 1.12 Các K-NN vector phương ứng với K=2,3,4 21 thuật toán Yue Lu-Chew Lim Tan 21 Hình 1.13 Đường thẳng Hough trục tọa độ 25 Hình 1.14 Biểu diễn đường thẳng Hough qua điểm 26 Hình 2.1 Đường biên lý tưởng 29 Hình 2.2 Đường biên dốc 29 Hình 2.3 Đường biên khơng trơn 30 Hình 2.4 Sơ đồ phân tích ảnh 31 Hình 2.5 Các 4- láng giềng điểm ảnh P 35 Hình 2.6 Các 8- láng giềng điểm ảnh P 35 Hình 2.7 Ví dụ chu tuyến đối ngẫu 36 Hình 2.8 Chu tuyến chu tuyến đối tượng 36 Hình 3.1 Xác định hình chữ nhật ngoại tiếp đối tượng 40 Hình 3.2 Đường thẳng toạ độ cực 41 Hình 3.3 Đường thẳng Hough trục tọa độ 43 Hình 3.4 Ví dụ ảnh nghiêng có ký tự chữ 45 Hình 3.5 Ví dụ văn nghiêng có đối tượng bao 46 Hình 3.6 Sơ đồ giải thuật tổng quát 50 Hình 3.7 Xoay điểm ảnh quanh gốc tọa độ 51 Hình 4.1 Sơ đồ tổng quát 53 Hình 4.2 Giao diện chương trình 54 Hình 4.3 Sơ đồ module xử lý 55 Hình 4.4 Màn hình giao diện chương trình chọn chức Open 55 Hình 4.5 Sơ đồ thao tác xử lý ảnh 56 Hình 4.6 Sơ đồ convert ảnh sang nhị phân đa cấp xám 56 Hình 4.7 Giao diện biểu diễn Histogram ảnh 57 Hình 4.8 Giao diện convert ảnh sang nhị phân ảnh đa cấp xám 57 Hình 4.9 Sơ đồ chức dị biên 58 Hình 4.10 Dị biên phương pháp Sobel 58 Hình 4.11 Dị biên phương pháp Canny 59 Hình 4.12 Dị biên phương pháp Emboss Laplacian 59 Hình 4.13 Dò biên phương pháp Gradient 60 Hình 4.14 Biểu diễn biến đổi Hough ảnh 60 Hình 4.15 Phát góc nghiêng xoay ảnh 61 Hình 4.16 Một ảnh bị nghiêng góc có đối tượng xen lẫn văn bản, bảng biểu ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 12.9 o 63 Hình 4.17 Một ảnh bị nghiêng góc tiếng Nhật có xen lẫn hình ảnh, ký tự ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 11.3o 64 Hình 4.18 Một bảng điểm bị nghiêng góc khơng thể nhận dạng hệ thống quản lý điểm ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 7.61o 64 Hình 4.19 Một mẫu phiếu đánh giá chất lượng giảng dạy bị nghiêng góc khơng thể nhận dạng ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 9.72o 65 Hình 4.20 Một ảnh màu tài liệu bị nghiêng ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 10.82 o 65 Hình 4.21 Một ảnh màu tài liệu bị nghiêng gồm nhiều biểu đồ ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 17.6o 66 MỞ ĐẦU Ngày việc sử dụng máy tính để lưu trữ tài liệu khơng cịn vấn đề mẻ cần phải chứng minh tính an tồn, thuận tiện Tuy nhiên việc sử dụng giấy để lưu trữ tài liệu số mục đích khơng thể thay (như báo, sách, công văn, hợp đồng, …) Hơn nữa, lượng tài liệu tạo từ nhiều năm trước cịn nhiều mà khơng thể bỏ tính quan trọng chúng Để có “văn phịng khơng giấy” hàng tỉ trang tài liệu cất ổ cứng kích thước sách nhỏ để tìm kiếm thơng tin người ta cần tốn vài giây với gõ phím Enter chắn phải chuyển tồn liệu từ trang giấy vào máy tính Đây cách đáp ứng nhu cầu tra cứu tài liệu điện tử tăng trở thành nhu cầu cấp thiết người đời sống Thông thường người ta phải tốn nhiều thời gian công sức nhập vào máy tính hết lượng tài liệu Hiện nay, có máy Scan với tốc độ cao, công nghệ xử lý máy tính ngày siêu việt với tốc độ tính tốn vượt tốc độ ánh sáng, khơng qt tồn trang văn giấy vào máy tính chuyển chúng thành tài liệu số? Bằng cách tốc độ tính xác tăng hàng trăm lần chi phí lại cực tiểu Vấn đề quét vào máy tính khơng thể thu nhận tài liệu mong muốn nhiều lý khách quan khiến cho trang tài liệu bị nghiêng ngả, mờ nhoè,… Tất thu ảnh trang văn Máy tính khơng có “mắt” để file ảnh ngắn, chuẩn đâu file ảnh có chất lượng thấp, nghiêng cần hiệu chỉnh chúng đối xử công với điểm ảnh Một giải pháp nghĩ đến xây dựng hệ thống hiệu chỉnh góc nghiêng văn ảnh màu ảnh trắng đen tuý Từ biên soạn thành tài liệu số hoàn chỉnh bỏ qua thao tác lưu trữ hàng khối giấy tờ chiếm nhiều không gian thời gian trước Khi xem xét văn bản, để kết luận văn có bị nghiêng hay không cách làm vào số đối tượng chủ đạo góc nghiêng văn ước lượng dựa vào đường nối trung điểm cạnh đáy đối tượng Xuất phát từ nhận xét trên, tơi trình bày phương pháp phát góc nghiêng văn từ kỹ thuật xác định chu tuyến đối tượng ảnh biến đổi Hough có điểm khác dựa điểm đặc trưng có kích thước chủ đạo ảnh Từ áp dụng biến đổi Hough lên điểm ảnh đại diện cho chúng * Cấu trúc luận văn gồm chương sau: - Chương 1: Tổng quan xử lý ảnh tốn góc nghiêng văn bản: Chương đề cập đến khái niệm xử lý ảnh số, q trình xử lý ảnh Bên cạnh phân tích, đánh giá số phương pháp phát góc nghiêng văn - Chương 2: Biên phương pháp dò biên: Chương gồm khái niệm biên đối tượng ảnh vai trò việc dò biên xác định góc nghiêng văn Tồn chương tập trung vào việc làm rõ khái niệm sâu vào phân tích phương pháp dò biên như: phương pháp trực tiếp (Gradient, Laplace), phương pháp dò biên tổng quát dựa vào chu tuyến, phương pháp dò biên nâng cao (Canny, Shen – Castan) 57 Sau chọn nhiều file ảnh màu click chuột chọn chức Convert to Binary Convert to Grayscale, chương trình hiển thị ảnh văn kết sau chuyển đổi từ ảnh màu sang ảnh nhị phân ảnh xám 4.2.3 Hình 4.7 Giao diện biểu diễn Histogram ảnh Hình 4.8 Giao diện convert ảnh sang nhị phân ảnh đa cấp xám 58 Module dị biên Ngồi chương trình hỗ trợ chức xác định biên đối tượng ảnh ảnh tài liệu để người sử dụng có nhìn tổng qt việc xác định biên đối tượng làm sở cho việc áp dụng biến đổi Hough để phát góc nghiêng ảnh Edge Detect Sobel Canny Emboss Laplacian Hình 4.9 Sơ đồ dò biên * Phát biên dùng phương pháp Sobel: n Hình 4.10 Dị biên phương pháp Sobel Gradient 59 * Phát biên dùng phương pháp Canny: Hình 4.11 Dị biên phương pháp Canny * Phát biên dùng phương pháp Emboss Laplacian: Hình 4.12 Dò biên phương pháp Emboss Laplacian 60 * Phát biên dùng phương pháp Gradient Hình 4.13 Dị biên phương pháp Gradient 4.2.4 Module biểu diễn biến đổi Hough Bên cạnh việc biểu diễn Histogram phương pháp pháp biên đối tượng chương trình cịn cung cấp chức vẽ biểu đồ biến đổi Hough ảnh đầu vào chọn Hình 4.14 Biểu diễn biến đổi Hough ảnh 61 4.2.5 Module hiệu chỉnh góc nghiêng văn Chức xoay ảnh cho phép người dùng hiệu chỉnh góc nghiêng hay nhiều ảnh văn cách tự động Hiện chương trình phát hiệu chỉnh ảnh văn có góc nghiêng khoảng ±200 Dưới giao diện chương trình trước sau chọn chức Rotate Image Hình 4.15 Phát góc nghiêng xoay ảnh 4.3 Đánh giá kết Thuật tốn trình bày cài đặt thành cơng ngơn ngữ lập trình Visual C# Visual Studio 2010 kiểm tra nhiều lần với nhiều liệu khác Dữ liệu vào cho chương trình ảnh màu với nhiều đối tượng ký tự phi ký tự xen lẫn Để kiểm tra tính đắn thời gian chạy chương trình, tơi tạo liệu đa dạng Hơn 100 ảnh quét từ tạp chí khoa học tài liệu mơn học, giáo trình hồ sơ văn phịng, bảng biểu thống kê, bảng điểm, 62 mẫu đánh giá môn học Các ảnh văn gồm nhiều loại ngôn ngữ, tiếng Anh, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Việt số văn tiếng Trung Quốc Trong đó, ảnh có chứa văn bản, loại hình ảnh, cơng thức tốn học, bảng biểu với font chữ kích thước chữ khác Các ảnh có kích thước khác khoảng từ 300*300 pixel tới 2500*3000 pixel Kết thực nghiệm cho thấy: Về tốc độ xử lý, chương trình xử lý nhanh kể với ảnh nhiều màu ảnh kích thước lớn Những ảnh có kích thước bình thường, cỡ bé 1000*1000 pixel thời gian chạy khoảng 1s Với ảnh kích thước lớn cỡ 2500*3000 pixel chương trình khoảng từ 2.5s đến 3s để chỉnh sửa góc nghiêng cho văn Trên thực tế, thời gian xử lý tập trung chủ yếu các giai đoạn phụ tiền xử lý thuật tốn xoay ảnh Thời gian dị biên áp dụng biến đổi Hough khơng đáng kể kích thước ảnh lớn Về độ xác, ưu điểm bật chương trình so với nhiều thuật tốn phát chỉnh sửa góc nghiêng văn khác Chương trình cho độ xác cao, đặc biệt với văn có góc lệch khoảng ±200 Lý đơn giản hầu hết đối tượng chọn áp dụng biến đổi Hough ký tự Với ảnh có nhiễu đối tượng phi ký tự thuật tốn cho độ xác đến góc lệch lớn cỡ ±150 Đặc biệt độ xác thuật tốn khơng phụ thuộc vào loại ngơn ngữ, font chữ, kích thước ký tự, bao hàm đối tượng ảnh Ngoài ra, chương trình cịn tích hợp với hệ thống quản lý điểm trường Đại học Lạc Hồng hỗ trợ việc hiệu chỉnh bảng điểm sinh viên phục vụ cho khâu nhập điểm nhanh chóng xác Bên cạnh đó, chương trình cịn sử dụng để phát chỉnh góc nghiêng cho hệ thống đánh 63 giá chất lượng giảng dạy thao tác scan tài liệu điện tử Từ hiệu cơng việc quản lý đào tạo trường Đại học Lạc Hồng tăng lên đáng kể * Sau số ảnh văn bị nghiêng kết đạt sau phát hiệu chỉnh góc nghiêng : Hình 4.16 Một ảnh bị nghiêng góc có đối tượng xen lẫn văn bảng, bảng biểu ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 12.9o 64 Hình 4.17 Một ảnh bị nghiêng góc tiếng Nhật có xen lẫn hình ảnh, ký tự ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 11.3o Hình 4.18 Một bảng điểm bị nghiêng góc khơng thể nhận dạng hệ thống quản lý điểm ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 7.61o 65 Hình 4.19 Một mẫu phiếu đánh giá chất lượng giảng dạy bị nghiêng góc khơng thể nhận dạng ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 9.72o Hình 4.20 Một ảnh màu tài liệu bị nghiêng ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 10.82o 66 Hình 4.21 Một ảnh màu tài liệu bị nghiêng gồm nhiều biểu đồ ảnh kết sau hiệu chỉnh góc 17.6o 67 KẾT LUẬN Bên cạnh ngơn ngữ giao tiếp, thơng tin dạng hình ảnh đóng vai trò quan trọng việc trao đổi thông tin Trong công nghệ thông tin, xử lý ảnh đồ họa chiếm vị trí quan trọng đặc tính đầy hấp dẫn tạo nên phân biệt với lĩnh vực khác Chúng giới thiệu phương pháp kỹ thuật để tạo ảnh xử lý ảnh Ta biết phần lớn thông tin mà người thu thập qua thị giác bắt nguồn từ ảnh Do việc xử lý ảnh đồ họa phận quan trọng việc trao đổi thông tin người máy Xử lý ảnh lĩnh vực rộng lớn gồm nhiều giai đoạn xử lý Trong giai đoạn có nhiều vấn đề để nghiên cứu xử lý ảnh văn phận quan trọng ngành xử lý ảnh có nhiều ứng dụng rộng rãi khoa học đời sống thực tiễn Một cách tự nhiên tất yếu, vấn đề vấn đề tránh khỏi xử lý ảnh văn tốn góc nghiêng ảnh văn Sở dĩ kết luận văn bị nghiêng góc dựa vào số đối tượng chủ đạo văn quan sát thấy đường nối điểm đáy chúng lệch góc Trên sở nghiên cứu thuật toán phép chiếu nghiêng, phân cụm láng giềng, biến đối Hough, chọn ứng dụng biến đổi Hough vào việc phát hiệu chỉnh góc nghiêng văn để việc xử lý ảnh văn đạt hiệu tốt Mục tiêu luận văn tìm hiểu kỹ thuật phát góc nghiêng sở ứng dụng vào hiệu chỉnh văn để nâng cao hiệu cho trình nhận dạng ảnh Cụ thể luận văn đạt kết sau: 68 + Trình bày tổng quan xử lý ảnh tốn phát góc nghiêng văn Phân tích ưu nhược điểm đưa nhận xét cụ thể cho phương pháp trình nghiên cứu + Trình bày hệ thống khái niệm biên phương pháp phát biên bật góc độ xử lý ảnh + Trên sở kỹ thuật nghiên cứu, tiến hành xây dựng ứng dụng phát hiệu chỉnh góc nghiêng văn hỗ trợ công tác quản lý điểm, chấm thi trắc nghiệm scan tài liệu điện tử Hướng phát triển: + Tích hợp thêm thuật tốn nâng cao chất lượng ảnh nhằm tăng khả phát góc nghiêng + Cài đặt phương pháp phát góc nghiêng khác: phân cụm láng giềng, phép tốn hình thái, hình chiếu nghiêng + Thực phát góc nghiêng loại ảnh văn + Nghiên cứu thực với ảnh văn có góc lệch - 200 20 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Việt Bình, Cao Lê Mạnh Hà, Đỗ Năng Toàn, “Một cách tiếp cận phát biên ảnh đa cấp xám” Hội thảo Quốc gia lần thứ - Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin Truyền thơng, Hải Phịng 25-27/08 /2005 Nxb KH&KT, Hà Nội 2006 [2] Đỗ Năng Tồn, "Biên ảnh số tính chất", Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Tập 40, số ĐB, 2002 [3] Đỗ Năng Toàn, Phạm Văn Dũng, Phạm Việt Bình (2005), “Ứng dụng chu tuyến phát góc nghiêng Văn bản” Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ - Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin Truyền thông, Đà Nẵng 18-20/08 /2004 Nxb KH&KT, Hà Nội 2005 [4] A Amin and S Fischer, A Document Skew Detection Method Using the Hough Transform, Pattern Analysis & Applications, 2000 [5] H Baird, “The skew angle of printed documents” Society of Photographic Scientists and Engineers, 1987 [6] J Canny, A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986 [7] Castan, S.; Zhao, J and Shen, J."New edge detection methods based on exponential filter", Pattern Recognition, vol.1, Jun 1990 [8] A.K Das, B.Chada A fast algorithm for skew detection of document images using morphological Proc of International Journal on Document Analysis and Recognition, vol.4, 2001 70 [9] S C Hinds, J L Fisher and D P D'Amato A Document Skew Detection Method Using Run-Length Encoding and the Hough Transform 10th International Conference on Pattern Recognition, vol 1, 1990 [10] X Jaing, H Bunke, D Widmer-Kljajo Skew detection of document image by focused nearest-neighbour-clustering Proc Of the 5th International Conference on Document Analysis and Recognition, Bangalore 1999 [11] Kimmel, Ron and Bruckstein, Alfred M "On regularized Laplacian zero crossings and other optimal edge integrators", International Journal of Computer Vision, 2003 [12] D X Le, "Automated Document Skew Angle Detection Using Projection Profiles, Variances, Component Labelling and the Hough Transform," M.S thesis, Computer Science Department, George Mason University, November 17th, 1992 [13] Shutao Li, Qinghua Shen and Jun Sun Recognition Letters, Volume 28, Issue 5, April 2007 [14] Yue Lu and Chew Lim Tan, “A nearest neighbor chain based approach to skew estimation in document images”, Pattern Recognition Letters 24, 2003 [15] A Mahmoud Al-Shatnawi and Khairuddin Omar “Skew Detection and Correction Technique for Arabic Document Images Based on Centre of Gravity” Journal of Computer Science 5, 2009 71 [16] L Najman, “Using mathematical morphology for document skew estimation”, In procs SPIE Document Recognition and Retrieval XI, volume 5296, 2004 [17] J.R Paker, Algorithms for Image processing and Computer Vision John Wiley & Sons, Inc, 1997 [18] W Postl, “Detection of linear oblique structures and skew scan in digitized documents” Document Analysis and Recognition, 1986 [19] Tahir Rabbani and Frank van den Heuvel, "Efficient hough transform for automatic detection of cylinders in point clouds", Proceedings of the 11th Annual Conference of the Advanced School for Computing and Imaging (ASCI '05), The Netherlands, June 2005 [20] John C Russ, The Image Procesing Handbook CRC Press, Inc, 1995 [21] AL Shatnawi and K Omar, Methods of Arabic baseline detection the state of art Int J Comput Sci Network Secur, 2008 [22] S Srihari and V Gonvindaraju Analysis of texual images using hough transform, 1989 [23] T Steinherz, N Intrator and Rivlin , Skew Detection via Principal Components Analysis, Fifth International Conference on Document Analysis and Recognition, 1999